人工智能：历史、史前史及《审判机器人》

自人类诞生之时起，我们便一直在寻找工具以更易于生存。石器时代，工具由石头制作而成。后来随着人类逐渐发现金属的优势，金属便代替了石头。随着知识的拓展，工具数量也随之增加，并在人类日常生活中发挥着越来越重要的作用。由于任务日渐复杂，工具也面临着不断挑战。一旦工具不能应对挑战，更复杂的工具便应运而生；如果工具成功应对挑战，那么这些工具便会面临更多全新挑战，周而复始，延续至今。自古以来，机械装置一直都为人类生活提供便利。公元1世纪，亚历山大人士海伦（Heron）一生发明无数，曾设计当时世界上第一台蒸汽机和风力发电机。[1]然而，直至18世纪第一次工业革命，机器才首次大批量投入使用。

随着对人类所具有的创造理性思考的系统性方法之能力逐步洞察，思考机器的想法也随之成熟。1637年，笛卡儿（Descartes）首次开启人类对系统性方法的探索，[2]尽管他自己并不相信机械设备可以实现理性。[3]但是，笛卡儿却为现代符号处理机器奠定了基础。1651年，霍布斯（Hobbes）将理性描述成符号运算。[4]17世纪时，莱布尼茨（Leibniz）希望能够找到数学、科学以及形而上学的一种通用语言，这种通用语言可以用计算来代替思考。帕斯卡（Pascal）设计了加法机和乘法机，甚至可能是第一台机械计算机，[5]这些机器完全由人类操作，并不能思考。自然而然，我们并不期待这些机器能够独立思考。

一般认为，思考机器的现代理念与诗人拜伦勋爵（Lord Byron）的女儿阿达·洛夫莱斯（Ada Lovelace）有关，她曾赞助查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）发明设计分析机（analytical engine）——第一台机械编程计算机，可惜未能完成。1843年，在接触巴贝奇的工作之时，阿达·洛夫莱斯曾经询问巴贝奇，他的机器是否能够真正地“思考”。在那个年代，机械思考的观念可谓天方夜谭，但是这个问题本身却启迪人们对非自然的或“人工的”智能可行性的思考。

但是，直到电力和电子计算机成为现实，人工智能的理念才最终得以在现实中进行检验。20世纪50年代，机器—机器翻译的重大发展使计算机之间的相互交流成为可能；随后，人—机器翻译的发展使人类操作员开始与计算机进行有限沟通成为可能。在此之后，计算机科学家学会了分析推理和用符号来代表知识，进而推动人工智能的重要领域——知识表达的大力发展。[6]

电子计算机储存大量信息并高速处理信息的能力激励科学家创造能够展示人类能力的系统。从20世纪50年代起，电子机器已经不断获取并实现人类的技能和能力。随着个人计算机的不断发展和普及，这些能力对很多人而言，都是可以负担的。如今，计算机的内存容量、速度和可信度不断增加，个人计算机行业生机盎然，正在世界范围将人工智能工具引入桌面系统。

20世纪50年代计算机领域进展迅速，与此同时，人工智能作为一项融合技术调查、逻辑学以及最终的控制论的独立研究领域，也逐渐发展成为处理人机沟通及其他事项的交叉学科领域。20世纪20年代和30年代，逻辑学研究促进了推理方法的形成，并产生了一种名为命题与谓词演算的新型逻辑形式，这种逻辑形式得益于无数前辈的研究成果，比如：邱奇（Church）、哥德尔（Gödel）、波斯特（Post）、罗素（Russell）、塔斯基（Tarski）、怀特海（Whitehead）以及克莱尼（Kleene）等。[7]20世纪50年代，心理学、神经学、统计学以及数学等领域的发展也给人工智能研究领域的不断进步提供了巨大支持。[8]

20世纪50年代后期发生几项重大进展，标志着人工智能将会广泛进入公众生活。其中意义最为非凡的两项发展就是棋类博弈程序以及通用问题解决方案（GPS），后者可以解决从符号组合到文字谜题的各种问题。这使得满腔激情的公众开始关注人工智能的能力，与此同时，对人工智能产生了不切实际的期待，而第一部关于机器人反抗人类并试图控制人类的科幻小说也随之产生。[9]

人工智能研究主要围绕两个方向展开：研发与数字计算机相结合的物理设备，以及发展符号表达。第一项努力促进了机器人学的诞生；第二项努力追求训练感知力，以确定某些特定模式是相似还是相异。人工智能研究假设常识性知识问题是可以解决的，如果人类可以解决该问题，那么机器也同样可以。该问题可以理解为，在信息提供不充分时利用常识收集事实的能力。多年以来，该假设都阻碍了理论人工智能的发展，并将人工智能研究导向联结主义（神经网络模式）。[10]

直到20世纪70年代，人工智能的重要性才在全球大多数地方凸显出来。发达国家和发展中国家政府都正在寻求长期资源投入来资助人工智能的深入研究项目。[11]政府和私人组织经常会就机器人、软件以及各种计算机产品领域的发展项目展开合作。这些项目之所以能够推动，是因为人们意识到发展系统来展示人类某些能力（如理解语言和虚拟场景、学习并定义知识，以及作出独立决策的能力）已经具备可行性。(www.xing528.com)

20世纪70年代伊始，工业领域拥抱人工智能技术。某些人工智能的能力，如自然语言处理能力，至今尚未完全实现，但是，人工智能却成功地被越来越多的工业领域所采用。[12]这些行业包括生物医学显微技术、材料分析和机器人技术。成功采用人工智能技术的领域已经变得完全依赖人工智能技术，因为普通人的能力不如这些人工智能工具精准、快速和高效。

20世纪80年代，人工智能研究在医学、金融和人类学领域专家系统的设计和开发方面取得了巨大进步。专家系统的最主要挑战是在相应领域研发合适的知识表达。为适于访问，知识的储存方式必须能使其由系统界面、人类或其他实体进行自动检索或展示。很多专家系统都已成为非常成功的工具，随着新知识的产生不断拓展，可借助更优的启发算法（heuristics）不断改进。[13]

第二个挑战是在专家系统投入使用后短期之内，将新技术融入专家系统之中。专家系统的研发引起了机器学习和问题解决行业的深入研究，这在很多全新领域已扩大了专家系统的使用范围，因为研发工作正超出学术研究范围，并且人工智能技术也正日益取代传统的人类能力。[14]随着人工智能研发的行业需求日益高涨，人工智能技术的优势早已不再是争论焦点。

工业领域越来越多地介入人工智能研究的原因包括以下三点。首先，人工智能的成就，尤其是在知识工程领域的成就是毋庸置疑的。其次，硬件的进步使人工智能工具更具可行性，而且用户更易获得人工智能产品。最后，为了提高生产效率，工业对更加便捷、更加完善的问题解决工具的需求不断增长。因此，很多工业领域已采用人工智能技术，比如，工厂自动化、编程、办公自动化以及个人计算。[15]

人工智能技术的提升能力、人类的好奇心以及工业需求是人工智能技术在全球范围扩大使用的主要原因。由于更多传统的人类功能正逐渐被人工智能技术所取代，该趋势会一直延续至第三个千禧年。例如，韩国政府现在正使用人工智能机器人作为士兵戍守在韩国和朝鲜边境，作为老师在学校教学，以及作为监狱守卫（自2012年起）。[16]

2016年，一位法国女性与她用3D打印机“打印”出来的机器人订婚，并想要和它结婚。[17]2017年5月，配备人工智能技术的自动驾驶汽车获得授权在美国公路行驶。然而，2018年3月18日，一名妇女在亚利桑那州坦佩市被一辆自动驾驶汽车撞击身亡。[18]2018年12月，以色列警方开始使用人工智能技术来监控囚犯，并逮捕警方有权逮捕或拘留的嫌疑人。[19]

《2009年—2047年无人驾驶飞机系统飞行计划》报告长达82页，详细阐述了无人驾驶飞机的未来应用。其中，美国空军写道：“无人驾驶飞机是提升效果的关键，同时可能降低成本、前沿基础和风险。”该报告称，与今日可战胜技艺精湛的棋局大师的棋类程序一样，未来无人机一定能够比人类飞行员更加反应敏捷。但与此同时，该报告也提到潜在的法律问题：“日复一日，人们将不再是‘在圈子之中’，而是‘在圈子之外’——监管着某些决策的执行……能否授权机器作出致命的战斗决策，取决于政治和军事领导人能否解决法律和道德问题。”[20]